Exploring Cultural Criminology
Notice bibliographique
Résumé
Explorando a criminologia cultural reúne, pela primeira vez, dois dos maiores nomes da criminologia cultural, Jef Ferrell e Keith Hayward, com dois criminologistas culturais brasileiros, Salah H. Khaled Jr. e Álvaro Oxley da Rocha. A obra inaugura a coleção Crime, Cultura, Resistência e discute temas-chave como criminologia visual e a representação mediada do crime, criminalização cultural, protesto e política do espaço urbano, práticas subculturais, crime e música, etnografi a, criminologia antipositivista, e o nexo entre a segurança, opoliciamento e o controle social. Explorando a criminologia cultural é possível compreender um mundo contemporâneo no qual o crime e a imagem do crime espiralam juntos; onde as emoções do crime são construídas a partir de intensidades de experiência imediata, mas também do incessante luxo de fi lmes de crime e televisão criminal; onde a insegurança e o deslocamento defi nem tanto a vida pessoal quanto os contornos dos problemas sociais; onde as predações criminosas do capitalismo global, a violência generalizada delagrada nas populações de refugiados e migrantes, os perigos do terrorismo e os perigos das respostas a ele, as imagens e informações que circulam na mídia digital também merecem um olhar criminológico. Venha explorar conosco: uma nova era para a criminologia cultural no Brasil começa aqui.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,052 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».